机器学习——自领域适应作业

任务

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游戏里面的话有很多跟现实不一样的情况。
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想办法让中间的特征更加的接近，让feat A适应feat B，产生相对正常的输出。
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在有标签数据和没有数据的上面进行训练，并能预测绘画图像。

数据集

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  • 训练5000张总数，每类有500张
  • 测试10000张
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Baseline

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  • Lambda参数需要好好调整一下
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DaNN 结构

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让两个领域的特征尽可能的接近。类比于GAN方式，先训练G，再训练D
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从DaNN转成GRL模型

实践

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  • 1表示是source 还是target
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